AI Overviews : les enseignements de Google 1 an après

Il y a un an, Google lançait AI Overviews, une fonctionnalité d’IA générative destinée à transformer l’expérience de recherche. L’ambition était claire : aller au-delà des dix liens bleus et offrir des réponses synthétiques, utiles et fiables. Depuis, la vision s’affine, portée par Elizabeth Reid, vice-présidente en charge de la Search chez Google.

Alors, où en est Google un an après le lancement d’AI Overviews, et comment ce virage vers l’IA générative redessine-t-il les usages et l’écosystème du web ? Partoo décrypte !

“AI Overviews libère la curiosité”

Dans son interview pour le Financial Times (article en anglais), le premier constat de Reid est sans équivoque : “AI Overviews libère la curiosité”. Les utilisateurs posent plus de questions, et surtout des questions plus longues, plus précises. 

En effet, là où auparavant il fallait penser « en mots-clés », on peut aujourd’hui formuler une requête complète, comme on la poserait à un humain. Résultat : les barrières à la recherche tombent, et l’usage augmente.

Et si les requêtes s’étoffent et se précisent, il en va de même pour les attentes des utilisateurs quant aux résultats de recherche. D’après Reid, AI Overviews “ne se limite pas à produire un résumé intelligent”. La fonctionnalité réinvente la manière dont l’information est présentée : réponses plus contextuelles, liens intégrés dans le texte, combinaison de texte et d’image, réponses en plusieurs temps… On assiste à une vraie transformation de la Search Experience.

L’impact sur la recherche locale

Voir AI Overviews gagner en popularité peut faire trembler les propriétaires de sites web, qui redoutent d’être délaissés. Reid se veut rassurante : AI Overviews “n’est pas conçu comme un produit autonome, mais comme un point de départ pour aider les utilisateurs à explorer un sujet plus en profondeur. Google fournit des liens ou des références pour pousser la recherche plus loin.”

Pourtant, ces résultats générés par IA se hissent en première place dans les résultats de recherche, rendant moins visibles les liens bleus – ainsi que les fiches Google. Aujourd’hui plus que jamais, il est donc capital pour les entreprises locales d’optimiser leur présence en ligne afin d’être favorisées par les moteurs de recherche, mais également par les IA génératives. Peu à peu, le SEO local doit cohabiter avec le GEO (Generative Engine Optimization) dans les préoccupations des entreprises.

En réinventant la manière dont on formule les requêtes et dont les réponses sont présentées, Google ouvre de nouvelles opportunités… à condition d’adapter sa stratégie locale ! Voici trois bonnes pratiques à adopter pour améliorer votre GEO local :

1) Optimiser votre contenu pour répondre aux requêtes conversationnelles

Comme l’a souligné Elizabeth Reid, les utilisateurs posent des questions plus longues et plus précises. Les entreprises locales doivent désormais optimiser leur contenu pour des requêtes conversationnelles, en s’inspirant du langage naturel. 

Là où avant, un utilisateur aurait pu taper « coiffeur Paris 11 », avec l’arrivée d’AI Overviews, il sera plus enclin à développer :  « Où trouver un bon coiffeur spécialisé en balayage naturel dans le 11e à Paris, ouvert le dimanche ? »

Pour apparaître dans les résultats d’une requête aussi spécifique, il est nécessaire d’optimiser un maximum vos fiches Google. Cela passe notamment par des horaires d’ouverture à jour, des descriptions riches et bien rédigées ou encore des attributs bien renseignés.

2) S’adapter aux recherches multi-modales

À l’heure où les résultats de recherche combinent image, texte et même vidéo, il est essentiel pour les entreprises désireuses d’être visibles de diversifier les formats du contenu qu’elles publient en ligne. Photos de qualité sur leurs fiches Google, vidéos, fiches produits… N’hésitez pas à ruser d’inventivité pour compléter vos fiches d’établissement !

3) Soigner votre store locator

Un store locator bien construit peut répondre parfaitement aux attentes d’AI Overviews :

• Il donne des informations pratiques sur chacun de vos établissements (adresse, horaires, services…)
• Il peut intégrer des contenus éditoriaux ou des FAQ locales (par exemple : « Ce magasin propose-t-il le click & collect ? »),
• Il contient des données structurées (schema.org), que Google utilise pour mieux comprendre le contenu local.

Un bon store locator peut donc devenir une source de réponse pour AI Overviews sur des requêtes de type : “Où acheter des baskets de marque X à Toulouse ?”, ou encore “Enseigne X Click and collect Bordeaux”. Google pourrait tirer directement ses réponses de ces pages.

Pour en savoir plus sur les enjeux du store locator à l’heure du GEO, visionnez notre webinar dédié !